基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為電力系統(tǒng)管理現(xiàn)代化的重要研究課題之一，尤其是短期負(fù)荷預(yù)測，在電力企業(yè)的生產(chǎn)和運行中發(fā)揮著重要的作用。影響短期負(fù)荷預(yù)測的因素有很多，不同的地區(qū)、不同的季節(jié)、不同的星期類型都不盡相同，任何一種單一模型都不可能在任何時候滿足負(fù)荷預(yù)測的精度要求，在沒有找到合適的滿足精度的單一預(yù)測模型前，能否找到一種通用的組合預(yù)測模型對負(fù)荷預(yù)測有個大致的判斷或者是在精度方面接近預(yù)測效果較好的單一預(yù)測模型，并且在預(yù)測結(jié)果的魯棒性方面和降低預(yù)

2、測風(fēng)險方面有著明顯的增強是本文主要研究的目的。
　　本文在對大量原始的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整理的同時，將數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測模型與聚類分析和支持向量機相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測模型作為組合預(yù)測模型中的單項模型，并且將優(yōu)勢矩陣法應(yīng)用到組合預(yù)測模型的權(quán)重分析上來，通過實驗數(shù)據(jù)與實際負(fù)荷值的比較證實該組合模型在實際應(yīng)用中的可行性。本文的主要工作有:
　　(1)詳細(xì)論述了負(fù)荷預(yù)測的基本原理和相關(guān)要求，分析了應(yīng)

3、用于短期負(fù)荷預(yù)測基本方法和基本步驟，并闡述了什么是數(shù)據(jù)挖掘怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的方法。
　　(2)通過數(shù)據(jù)挖掘的基本方法從大量的歷史負(fù)荷以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)中篩選出異常數(shù)據(jù)，將影響負(fù)荷的特征屬性按照重要程度進(jìn)行排序，并將涉及的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)建適合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，避免由于輸入變量過多和異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致“維數(shù)災(zāi)”，加重網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練負(fù)擔(dān)，降低預(yù)測精度。
　　(3)分析了支持向量機的基本理論以及支持向量機核函數(shù)及參數(shù)的選擇方法，運用K-Mean